De nouveaux panneaux solaires alimentés par l'IA offrent une efficacité énergétique de 88 %

Production de macarons/iStock

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Des chercheurs de l'Université de technologie et de recherche d'Odisha en Inde ont développé un modèle alimenté par l'intelligence artificielle (IA) pour les moteurs électriques à courant continu (CC) alimentés par des panneaux photovoltaïques et n'ayant pas besoin d'être branchés sur le réseau pour être rechargés. À l’avenir, ces moteurs pourront être utilisés à l’échelle industrielle ou pour des appareils électroménagers, voire des voitures électriques, a rapporté IEEE Spectrum.

Les moteurs électriques à énergie solaire permettent aux appareils électriques de passer à des sources d’énergie plus propres et d’être indépendants du réseau. La configuration nécessite généralement l'utilisation d'une batterie capable de stocker l'excès d'énergie généré par la cellule photovoltaïque et de l'utiliser pour alimenter le moteur lorsque la lumière du soleil n'est pas disponible.

Les moteurs à courant continu réels ont enregistré des efficacités énergétiques allant jusqu'à 80 %. Cependant, avec une production de panneaux solaires optimisée grâce à l’IA, les chercheurs indiens ont réussi à atteindre des rendements allant jusqu’à 88 %. L'équipe a également pu améliorer l'efficacité en introduisant un système de freinage régénératif dans le mélange qui a permis à la batterie de se recharger à partir de l'énergie récupérée lors du freinage.

Pour une quantité d’irradiation donnée, les cellules solaires peuvent produire une quantité maximale d’énergie électrique, appelée point de puissance maximale. Outre la lumière du soleil, la puissance maximale varie également en fonction de la température. Par conséquent, les cellules solaires fournissent toujours une puissance bien inférieure au point de puissance maximale.

Une façon de changer cela consiste à réduire la résistance des cellules solaires, ce qui augmente la puissance générée. Le chercheur Bismit Mohanty et son équipe ont construit un modèle MATLAB dans lequel ils ont formé un réseau neuronal pour déterminer la résistance des cellules solaires qui produirait un maximum de points de puissance. Le réseau neuronal a utilisé des milliers de mesures de température et d’irradiance pour arriver au chiffre pouvant fournir une puissance de sortie maximale.

Thinnapob/iStock

Malheureusement, étant une solution de réseau neuronal, nous ne savons pas exactement quels critères ont été utilisés pour déterminer ce nombre.

Mohanty et son équipe viennent de développer un modèle informatique et la prochaine étape serait de le mettre dans le monde réel et de créer un modèle physique. Cette approche ouvre la voie au développement de véhicules électriques qui n’ont pas du tout besoin d’être branchés.

Des entreprises telles que Lightyear ont également commencé à produire des véhicules à énergie solaire. Les améliorations technologiques peuvent contribuer au développement de voitures qui ne peuvent pas fonctionner à l’énergie solaire, mais qui répondent également aux normes de performance fixées aujourd’hui par les véhicules électriques.

Tout comme la révolution des véhicules électriques s’est propagée à d’autres domaines, ces moteurs électriques à énergie solaire trouveront également des applications dans d’autres domaines. À la maison, ils pourraient alimenter des appareils plus simples comme des réfrigérateurs et des ventilateurs, tandis que dans l’industrie, ils pourraient également faire de gros travaux, où nous dépendons de combustibles fossiles.

Les chercheurs ont présenté leurs résultats lors de la Conférence internationale 2023 sur les systèmes intelligents pour les applications en sciences électriques.

Résumé de l'étude

La technologie d'entraînement moderne progresse de manière significative sous l'influence des moteurs à courant continu sans balais, également connus sous le nom de moteurs BLDC. Un nombre croissant d'industries, notamment les appareils électroménagers, le secteur automobile, l'automatisation industrielle avancée, la chimie et la médecine, l'instrumentation et l'aérospatiale, les ont adoptés en raison de leur popularité croissante. Cet article propose une étude détaillée du moteur BLDC alimenté par un réseau solaire photovoltaïque (SPV) avec un système hybride intelligent de batterie de secours. Un réseau neuronal artificiel (ANN) associé au suivi du point de puissance maximale (MPPT) est une méthode mise en œuvre dans le système solaire photovoltaïque afin d'exploiter la puissance maximale du panneau SPV lors d'un rayonnement variable qui se produit naturellement en raison du mauvais climat. Grâce à un convertisseur DC-DC Buck-Boost, un transfert de puissance automatisé pour la batterie est rendu possible par un contrôle de charge bidirectionnel. Le contrôle de la vitesse du moteur BLDC est effectué à l'aide d'un onduleur à source de tension (VSI) qui est déclenché par des impulsions de déclenchement générées par le processus de commutation électrique des signaux à effet Hall du moteur. De plus, le concept de freinage régénératif du moteur BLDC est exécuté pour récupérer l'énergie dans la batterie qui pourra être utilisée davantage à l'avenir. Toutes les analyses des performances du générateur photovoltaïque, de la batterie et du moteur BLDC sont effectuées sur la plateforme MATLAB/Simulink.